夏真っ盛り、ということで今回はビールの売れ行きをテーマに、誰でもできて、かつ相手に「なるほど」と納得してもらえる数字をつくる技術を紹介したい。図1の表を見ていただきたい。ある年の日中気温と某スーパーでのビールの売上実績のデータだ。この2つの関係をグラフにしたのが、図2のグラフだ(青い四角)。このグラフは「散布図」といい、エクセルを使えば簡単につくれる。この散布図からどんなことが読み取れるか分析してみてほしい。気づくのが、気温が上昇するにつれてビールの販売量も増えているということだ。分析結果が「気温が高いほどビールも売れます」だけでは、中学生でも答えられそうな内容である。「相関関係」という言葉を聞いたことのある人は多いだろう。片方が増えれば増えるほど、もう片方も増える関係を「正の相関関係」といい、片方が増えれば増えるほど、もう片方は減る関係を「負の相関関係」という。今回の場合、気温とビールには正の相関関係があるといえる。相関関係の有無(強弱)を数学的理論により計算して、数字で表したものを「相関係数」と呼ぶ。これはエクセルで簡単に出せる。「関数CORREL」で計算すると、「0.967931」が今回の相関係数であることが瞬時にわかる。相関係数は必ず「-1~+1の間の値」になる。-1に近い数値ほど負の相関が強いと判断でき、+1に近い数値であるほど正の相関が強いと判断できる。今回は「0.967931」なので、非常に強い正の相関関係がある。散布図だけでなく、相関係数をセットで示すことで説得力は一段と増す。これで分析を終えることもできるが、さらにこの相関関係を数学的理論で数式化すると、将来の予測もできるので知っておくと強い武器になるだろう。これは「単回帰分析」と呼ばれる手法で、やはりエクセルを使うことで簡単にできる。(1)どれでもよいのでグラフの中のポイントを選択し、右クリック(2)「近似曲線を追加」を選択(3)「近似または回帰の種類」において「線形近似」を選択(4)「グラフに数式を表示する」と「グラフにR-2乗値を表示する」にチェックを入れる以上だ。グラフに1本の直線、数式(回帰式)、数字(R2、寄与率)が表示された。この直線が、データの相関関係を表現する代表的な直線(回帰直線)だ。数式「y=1.6708x+7.4031」のyはビールの売上実績、xは気温である。気温が36度の日は、「y=1.6708×36+7.4031=67.5519」となり、ビールは67本売れると予測できる。寄与率は相関係数の2乗に等しく、寄与率が0.5以上であれば回帰式は「精度が高い」と判断される。今回は「0.9369」なので非常に精度が高い。このような数字があれば、仕入れ担当者は気温に応じて発注数を管理できる。その数量を発注するにあたり、この単回帰分析の数式が説明ロジックにもなる。上司らの「なるほど」を得られることだろう。管理職などを経て、ビジネス数学を提唱する研修講師に。STYLE金津園にて「街の灯よ、どうか消えないでくれ」。